########## METHODE DU MAXIMUM ##########

RCM_max = function(vecteur_score, kredit_validation) 
{
cat("Méthode du Max : \n")
# proba max d'appartenir a la classe 0 et 1
vecteur_score_max = matrix(0,nrow(kredit_validation),2)
for(i in 1:nrow(kredit_validation)){
	vecteur_score_max[i,] <- c(max(1-vecteur_score[i,]),max(vecteur_score[i,]))
}
row.names(vecteur_score_max) = row.names(vecteur_score)
colnames(vecteur_score_max) = c("p_classe0","p_classe1")

prediction_max = matrix(0,nrow(kredit_validation),1)
for(i in 1:nrow(kredit_validation)){
	prediction_max[i,1] = ifelse(vecteur_score_max[i,1] < vecteur_score_max[i,2], 1, 0)
}
colnames(prediction_max) = "prediction"
row.names(prediction_max) = row.names(vecteur_score)

mc <- table(kredit_validation$kredit,prediction_max)
proportion_erreur1 <- (mc[1,2]/sum(mc)) + (mc[2,1]/sum(mc))
cat("Proportion d'erreur : ", proportion_erreur1, "\n")
proportion_erreur2 <- 0.95*(mc[1,2]/sum(mc)) + 0.05*(mc[2,1]/sum(mc))
cat("Proportion d'erreur (Refus de bons clients): ", proportion_erreur2, "\n")
proportion_erreur3 <- 0.05*(mc[1,2]/sum(mc)) + 0.95*(mc[2,1]/sum(mc))
cat("Proportion d'erreur (Acceptation de mauvais clients): ", proportion_erreur3, "\n")

pred <- prediction(vecteur_score_max[,2], kredit_validation[,1])
perf <- performance(pred,"tpr", "fpr")
plot(perf, main="ROC curve", col=rainbow(10))

perf <- performance(pred, "auc")
cat("AUC : ",perf@y.values[[1]], "\n")

return (prediction_max)
}
